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因此，为了改变隐藏层权重，输出层权重会根据激活函数的导数而变化，因此该算法代表了激活函数的反向传播。
因此，为了改变隐藏层权重，输出层权重会根据激活函数的导数而变化，因此该算法代表了激活函数的反向传播。
== 常见前馈神经网络 ==
=== 感知器网络 ===
感知器（又叫感知机）是最简单的前馈网络，它主要用于模式分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多模态控制中。感知器网络可分为单层感知器网络和多层感知器网络。
=== BP网络 ===
BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。与感知器不同之处在于，BP网络的神经元变换函数采用了S形函数（Sigmoid函数），因此输出量是0~1之间的连续量，可实现从输入到输出的任意的非线性映射。
=== RBF网络 ===
RBF网络是指隐含层神经元由RBF神经元组成的前馈网络。RBF神经元是指神经元的变换函数为RBF（Radial Basis Function，径向基函数）的神经元。典型的RBF网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经元组成的输出层。
== 历史 ==
== 历史 ==